lingyichen-ai/openskills/feishu-doc-to-dev-spec

Claude Code and agent skill by lingyichen-ai/openskills

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读取飞书云文档(支持多个链接),解析文档中的文本、表格、图片等内容,根据用户选择的开发语言和存储结构,将产品需求文档转换为研发开发需求文档

Install

npx vskill@latest install lingyichen-ai/openskills/feishu-doc-to-dev-spec

SKILL.md

飞书云文档转研发需求文档

任务目标

本 Skill 用于:

  1. 读取飞书云文档内容(支持多个文档链接)
  2. 完整解析文档中的所有内容:文本、表格、图片、代码块等
  3. 根据用户选择的开发语言和存储结构
  4. 将产品需求文档(PRD)转换为结构化的研发开发需求文档

前置准备

飞书应用配置

使用前需要创建飞书应用并获取凭证:

  1. 访问 飞书开放平台
  2. 创建企业自建应用
  3. 获取 App ID 和 App Secret
  4. 配置应用权限:
  • docx:document:readonly - 读取文档内容
  • drive:drive:readonly - 读取云空间文件
  • wiki:wiki:readonly - 读取知识库(如需要)
环境变量
bash
export FEISHU_APP_ID=your-app-id
export FEISHU_APP_SECRET=your-app-secret

操作步骤

标准流程
  1. 收集文档链接
  • 用户提供一个或多个飞书文档链接
  • 支持的链接格式:
  • https://xxx.feishu.cn/docx/xxxxx - 新版文档
  • https://xxx.feishu.cn/docs/xxxxx - 旧版文档
  • https://xxx.feishu.cn/wiki/xxxxx - 知识库文档
  1. 确认技术选型
  • 询问用户选择的开发语言(如:Python、Java、Go、Node.js、Rust 等)
  • 询问存储结构(如:PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis 等)
  • 询问其他技术栈偏好(框架、部署方式等)
  1. 读取文档内容
  • 调用 [INVOKE:fetch_feishu_doc] 脚本
  • 传入文档链接列表
  • 脚本会返回完整的文档内容,包括:
  • 文本段落
  • 表格数据(转换为 Markdown 表格)
  • 图片(下载到本地并返回路径)
  • 代码块
  • 有序/无序列表
  1. 分析需求内容
  • 识别功能需求、非功能需求
  • 提取业务规则和约束
  • 整理用户故事和验收标准
  1. 生成研发需求文档
  • 根据用户选择的技术栈
  • 生成包含以下内容的研发文档:
  • 技术架构设计
  • 数据模型设计(表结构)
  • API 接口设计
  • 核心功能实现方案
  • 技术风险评估
  1. 输出结果
  • 生成 Markdown 格式的研发需求文档
  • 保存到 ./output/ 目录

资源索引

脚本
  • 飞书文档读取:scripts/fetch_feishu_doc.py
  • 用途:读取飞书云文档的完整内容
  • 输入参数(JSON 格式):

``json { "doc_urls": ["https://xxx.feishu.cn/docx/xxxxx"], "app_id": "飞书应用ID(可选,默认从环境变量读取)", "app_secret": "飞书应用密钥(可选,默认从环境变量读取)" } ``

  • 输出:文档内容的 JSON 结构
参考文档
  • 研发文档模板:references/dev-spec-template.md
  • 何时读取:生成研发需求文档时
  • 包含标准的研发文档结构和示例
  • 技术选型指南:references/tech-stack-guide.md
  • 何时读取:帮助用户选择技术栈时
  • 包含常见技术栈的特点和适用场景

注意事项

文档权限
  • 确保飞书应用有权限访问目标文档
  • 如果文档是私有的,需要将应用添加为文档协作者
图片处理
  • 文档中的图片会被下载到 ./output/images/ 目录
  • 图片链接会被替换为本地相对路径
多文档合并
  • 当用户提供多个文档链接时,会按顺序读取并合并内容
  • 每个文档的内容会用分隔线区分
输出格式
  • 研发需求文档采用 Markdown 格式
  • 表格使用 Markdown 表格语法
  • 代码块使用对应语言的语法高亮标记

使用示例

示例 1:单个文档转换

用户输入:

请帮我把这个产品需求文档转换为研发需求文档:
https://example.feishu.cn/docx/abc123
技术栈:
- 语言:Python
- 框架:FastAPI
- 数据库:PostgreSQL
- 缓存:Redis

执行流程:

  1. 调用 [INVOKE:fetch_feishu_doc] 读取文档
  2. 分析需求内容
  3. 根据 Python + FastAPI + PostgreSQL 技术栈生成研发文档
  4. 输出到 ./output/dev-spec.md
示例 2:多个文档合并

用户输入:

这是我们的产品需求文档,包含多个部分:
1. 总体需求:https://example.feishu.cn/docx/main
2. 用户模块:https://example.feishu.cn/docx/user
3. 订单模块:https://example.feishu.cn/docx/order
请使用 Java + Spring Boot + MySQL 生成研发文档

执行流程:

  1. 依次读取三个文档
  2. 合并并分析需求
  3. 生成 Java 技术栈的研发文档

研发文档输出结构

生成的研发需求文档包含以下章节:

markdown
# 研发需求文档
## 1. 项目概述
-项目背景
-项目目标
-技术栈选型
## 2. 系统架构
-整体架构图
-模块划分
-技术组件
## 3. 数据模型设计
-ER 图
-表结构定义
-索引设计
## 4. API 接口设计
-接口列表
-请求/响应格式
-错误码定义
## 5. 功能模块详设
-模块 A
-功能描述
-实现方案
-关键代码示例
-模块 B
-...
## 6. 非功能需求
-性能要求
-安全要求
-可用性要求
## 7. 开发计划
-里程碑
-任务分解
-风险评估

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
70
Repository forks
5
7-day trend score
0

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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